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湿地作为“山水林田湖草沙”生命共同体的重要组成部分，是陆地生态系统中重要的碳库，在全球碳循环中发挥着重要作用。

在“碳中和”背景下，精准估算湿地碳库具有重要的科学价值。然而由于湿地的非地带性分布和野外土壤剖面调查困难等原因，区域尺度湿地土壤碳库估算精度较低，无法准确揭示湿地土壤有机碳的空间格局和储量。

中国科学院东北地理与农业生态研究所地理景观遥感学科组研究人员基于800余个湿地土壤剖面样本和多源地理空间数据，利用随机森林算法实现了东北地区湿地土壤有机碳密度的空间预测，并对东北地区湿地土壤碳储量进行了准确核算。

研究结果表明，基于地形、气候和植被等因子，利用机器学习模型能够较好地预测不同深度的湿地土壤有机碳密度。东北地区湿地土壤有机碳平均密度为44.30±1.72kg C m﹣2。随着土壤深度的增加，土壤有机碳密度逐渐降低，土壤有机碳密度在空间上由北向南逐渐减小。东北地区湿地土壤有机碳储量丰富，湿地土壤有机碳总储量为3.40±0.13Pg C;在不同地区中，大兴安岭地区湿地有机碳储量最高。基于相关性和模型重要性的分析结果表明，不同深度湿地土壤有机碳密度受环境因子影响的程度互有差异，湿地表层(0–30cm)土壤有机碳密度更易受气候变化的影响。研究结果对于深入理解湿地土壤碳库对气候变化的响应具有重要意义。

研究成果近期在线发表于农林科学领域期刊《Plant and Soil》上，论文由地理景观遥感学科组任永星博士研究生、毛德华研究员(通讯作者)、王宗明研究员等共同完成。

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